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Enregistrement W1854548644 · doi:10.1111/ajt.12465

Microarray Diagnosis of Antibody-Mediated Rejection in Kidney Transplant Biopsies: An International Prospective Study (INTERCOM)

2013· article· en· W1854548644 sur OpenAlexaff
Philip F. Halloran, André Pereira, Jessica Chang, Arthur J. Matas, Michael Picton, D. de Freitas, Jonathan S. Bromberg, Daniel Serón, Jacobo Sellarés, Gunilla Einecke, J. Reeve

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaThe Metabolomics Innovation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProspective cohort studyPredictive value of testsMedical diagnosisInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a reference set of 403 kidney transplant biopsies, we recently developed a microarray-based test that diagnoses antibody-mediated rejection (ABMR) by assigning an ABMR score. To validate the ABMR score and assess its potential impact on practice, we performed the present prospective INTERCOM study (clinicaltrials.gov NCT01299168) in 300 new biopsies (264 patients) from six centers: Baltimore, Barcelona, Edmonton, Hannover, Manchester and Minneapolis. We assigned ABMR scores using the classifier created in the reference set and compared it to conventional assessment as documented in the pathology reports. INTERCOM documented uncertainty in conventional assessment: In 41% of biopsies where ABMR features were noted, the recorded diagnoses did not mention ABMR. The ABMR score correlated with ABMR histologic lesions and donor-specific antibodies, but not with T cell-mediated rejection lesions. The agreement between ABMR scores and conventional assessment was identical to that in the reference set (accuracy 85%). The ABMR score was more strongly associated with failure than conventional assessment, and when the ABMR score and conventional assessment disagreed, only the ABMR score was associated with early progression to failure. INTERCOM confirms the need to reduce uncertainty in the diagnosis of ABMR, and demonstrates the potential of the ABMR score to impact practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations185
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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